Siemens está lanzando al mercado un nuevo módulo para el controlador Simatic S7-1500 y el sistema de periferia distribuida ET 200MP que incluye un chip con capacidad de inteligencia artificial (IA). El S7-1500 TM NPU (unidad de procesamiento neuronal) posee una unidad de procesamiento Intel Movidius Myriad X Vision que permite el procesamiento eficiente de redes neuronales. El módulo obtiene su función del sistema neuronal entrenado en una tarjeta SD, e incluye interfaces USB 3.1 y un puerto Gigabit Ethernet. A través de una red neuronal se pueden procesar los datos que recoge del sistema de los sensores o del programa de la CPU. Con el uso de algoritmos de aprendizaje automático se pueden implementar , por ejemplo, controles de calidad visuales de forma eficiente en plantas de producción o sistemas robóticos guiados por imágenes. Gracias a ello se obtiene mayor eficiencia y una conducta muy «humana» en el proceso de análisis. Con este módulo Siemens da un paso más hacia la integración de tecnologías del futuro en aplicaciones industriales.
Simatic integra Inteligencia artificial
Siemens está lanzando al mercado un nuevo módulo para el controlador Simatic S7-1500 y el sistema de periferia distribuida ET 200MP que incluye un chip con capacidad de inteligencia artificial (IA).
El VPU instalado, el nuevo chip VPU Myriad X de Intel, es el primero en tener un acelerador de hardware dedicado para estructuras de redes neuronales profundas. La unidad de procesamiento de imágenes integrada y la unidad de computación para redes neuronales convierten al Myriad X en el pionero de las aplicaciones de visión artificial. El chip Intel integrado facilita las nuevas aplicaciones de automatización industrial porque acelera el procesamiento de imágenes y la evaluación de datos locales por medio de modelos entrenados.
Los usuarios pueden conectar sensores compatibles como cámaras o micrófonos a las interfaces integradas del nuevo módulo S7-1500 TM NPU. Los datos de los sistemas de sensores conectados, además de la información propia del programa de la CPU, se pueden procesar en las redes neuronales. El resultado del procesamiento luego se evalúa en el programa de la CPU. Cuando se deben configurar los datos de cada pieza de trabajo con más precisión para que éstas puedan reconocerse a través del procesamiento por imágenes convencional, este proceso se estructura más flexiblemente aplicando el procedimiento de aprendizaje a los datos de imágenes identificadas. Los marcos de IA como Tensorflow se utilizan para este fin.
La ventaja que se obtiene se ve, por ejemplo, durante las aplicaciones «pick-and-place» en las que un robot móvil debe reconocer, seleccionar y colocar componentes que se encuentran en un cajón sin orden alguno. También se puede obtener valor agregado durante los controles de calidad: el conocimiento experto humano sobre parámetros como consistencia, color o calidad de un producto o proceso se transfiere directamente al módulo a través del entrenamiento continuo de una red neuronal con datos (de imágenes) asignados, por ejemplo, a través de una cámara conectada.
Información general:
La inteligencia artificial, con todas sus facetas, hace un gran contribución, especialmente para la industria, porque reduce el gasto habitual de programación e ingeniería. De este modo, la lógica de control es más ágil, flexible y precisa al momento de hacer cambios en las condiciones ambientales y la estructuración de los procesos de producción.
Con «Future of Automation» Siemens ofrece una visión profunda hacia el futuro de la automatización y el rol de la inteligencia artificial dentro del portafolios de Totally Integrated Automation. Esto significa soluciones escalables desde el nivel de campo hasta el controlador, y desde el nivel Edge hasta la nube. Es decir, una solución con IA se puede escalar en términos del entorno y la aplicación de destino: en la máquina, a nivel de campo, donde se necesitan decisiones rápidas, deterministas, o en todas las máquinas o todos los campos donde se debe procesar una mayor cantidad de datos, con la demanda correspondiente de poder de cálculo.